基于改进粒子群算法优化支持向量机的风电功率预测

• 作者: 甘露 赵倩 陈芳芳
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: 粒子群算法 参数优化 支持向量机 预测算法
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 12-16
• 页数: 5页
• 语种: 中文

摘要

风力发电是新能源发展的重点之一,准确的风力发电功率预测直接影响着电网的稳定性,所以研究风电功率预测十分必要.本文针对预测精度不高的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化支持向量机的预测方法.由于支持向量机的惩罚因子和核函数参数选择对预测精度有很大影响,因此利用改进的粒子群算法对支持向量机参数进行寻优,用优化好的参数进行建模训练,然后把建好的模型应用于风电功率预测,最后对结果进行分析.预测结果表明:改进粒子群算法优化的支持向量机对风力发电功率预测有更好的准确性.